Programiranje WebGPU: Grafika visokih performansi i Compute Shaders

WebGPU je grafički i compute API sljedeće generacije za web, dizajniran za pružanje modernih značajki i poboljšanih performansi u usporedbi sa svojim prethodnikom, WebGL-om. Omogućuje programerima da iskoriste snagu GPU-a za renderiranje grafike i opću namjenu izračuna, otvarajući nove mogućnosti za web aplikacije.

Što je WebGPU?

WebGPU je više od samo grafičkog API-ja; to je ulaz u računalstvo visokih performansi unutar preglednika. Nudi nekoliko ključnih prednosti:

• Moderni API: Dizajniran za usklađivanje s modernim GPU arhitekturama i iskorištavanje njihovih mogućnosti.
• Performanse: Pruža pristup nižeg nivoa GPU-u, omogućujući optimizirano renderiranje i izračunske operacije.
• Cross-Platforma: Radi na različitim operativnim sustavima i preglednicima, pružajući dosljedno razvojno iskustvo.
• Compute Shaderi: Omogućuje izračune opće namjene na GPU-u, ubrzavajući zadatke poput obrade slika, simulacija fizike i strojnog učenja.
• WGSL (WebGPU Shading Language): Novi jezik sjenčanja dizajniran posebno za WebGPU, koji nudi poboljšanu sigurnost i izražajnost u usporedbi s GLSL-om.

WebGPU vs. WebGL

Iako je WebGL već dugi niz godina standard za web grafiku, temelji se na starijim specifikacijama OpenGL ES-a i može biti ograničavajući u smislu performansi i značajki. WebGPU rješava ova ograničenja:

• Eksplicitna kontrola: Daje programerima izravniju kontrolu nad resursima GPU-a i upravljanjem memorijom.
• Asinkrone operacije: Omogućavanje paralelne izvedbe i smanjenje režije CPU-a.
• Moderne značajke: Podržava moderne tehnike renderiranja kao što su compute shaderi, ray tracing (putem ekstenzija) i napredni formati tekstura.
• Smanjena režija upravljačkog programa: Dizajniran za minimiziranje režije upravljačkog programa i poboljšanje ukupnih performansi.

Početak rada s WebGPU-om

Da biste počeli programirati s WebGPU-om, trebat će vam preglednik koji podržava API. Chrome, Firefox i Safari (Technology Preview) imaju djelomične ili potpune implementacije. Evo osnovnog pregleda uključenih koraka:

1. Zahtjev za adapterom: Adapter predstavlja fizički GPU ili softversku implementaciju.
2. Zahtjev za uređajem: Uređaj je logički prikaz GPU-a, koji se koristi za stvaranje resursa i izvršavanje naredbi.
3. Stvaranje shadera: Shaderi su programi koji se izvode na GPU-u i izvode renderiranje ili izračune. Napisani su u WGSL-u.
4. Stvaranje spremnika i tekstura: Spremnici pohranjuju podatke o vrhovima, jedinstvene podatke i druge podatke koje koriste shaderi. Teksture pohranjuju podatke o slici.
5. Stvaranje render pipelinea ili compute pipelinea: Cjevovod definira korake uključene u renderiranje ili izračun, uključujući shadere koje treba koristiti, format ulaznih i izlaznih podataka i druge parametre.
6. Stvaranje kodera naredbi: Koder naredbi bilježi naredbe koje će GPU izvršiti.
7. Podnošenje naredbi: Naredbe se šalju uređaju na izvršenje.

Primjer: Osnovno renderiranje trokuta

Evo pojednostavljenog primjera kako renderirati trokut pomoću WebGPU-a (koristeći pseudo-kod za sažetost):

// 1. Zahtjev za adapterom i uređajem
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 2. Stvaranje shadera (WGSL)
const vertexShaderSource = `
  @vertex
  fn main(@location(0) pos: vec2f) -> @builtin(position) vec4f {
    return vec4f(pos, 0.0, 1.0);
  }
`;

const fragmentShaderSource = `
  @fragment
  fn main() -> @location(0) vec4f {
    return vec4f(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Crvena boja
  }
`;

const vertexShaderModule = device.createShaderModule({ code: vertexShaderSource });
const fragmentShaderModule = device.createShaderModule({ code: fragmentShaderSource });

// 3. Stvaranje spremnika za vrhove
const vertices = new Float32Array([
  0.0, 0.5,   // Vrh
  -0.5, -0.5, // Donji lijevi
  0.5, -0.5   // Donji desni
]);

const vertexBuffer = device.createBuffer({ 
  size: vertices.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.VERTEX | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true // Mapirano pri stvaranju za neposredno pisanje
});
new Float32Array(vertexBuffer.getMappedRange()).set(vertices);
vertexBuffer.unmap();

// 4. Stvaranje render pipelinea
const renderPipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: vertexShaderModule,
    entryPoint: "main",
    buffers: [{
      arrayStride: 8, // 2 * 4 bajta (float32)
      attributes: [{
        shaderLocation: 0, // @location(0)
        offset: 0,
        format: GPUVertexFormat.float32x2
      }]
    }]
  },
  fragment: {
    module: fragmentShaderModule,
    entryPoint: "main",
    targets: [{
      format: 'bgra8unorm' // Primjer formata, ovisi o platnu
    }]
  },
  primitive: {
    topology: 'triangle-list' // Crtaj trokute
  },
  layout: 'auto' // Automatski generiraj raspored
});

// 5. Dohvati kontekst platna
const canvas = document.getElementById('webgpu-canvas');
const context = canvas.getContext('webgpu');
context.configure({ device: device, format: 'bgra8unorm' }); // Primjer formata

// 6. Render Pass
const render = () => {
  const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
  const textureView = context.getCurrentTexture().createView();
  const renderPassDescriptor = {
    colorAttachments: [{
      view: textureView,
      clearValue: { r: 0.0, g: 0.0, b: 0.0, a: 1.0 }, // Očisti u crno
      loadOp: 'clear',
      storeOp: 'store'
    }]
  };

  const passEncoder = commandEncoder.beginRenderPass(renderPassDescriptor);
  passEncoder.setPipeline(renderPipeline);
  passEncoder.setVertexBuffer(0, vertexBuffer);
  passEncoder.draw(3, 1, 0, 0); // 3 vrhova, 1 instanca
  passEncoder.end();

  device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

  requestAnimationFrame(render);
};

render();

Ovaj primjer ilustrira osnovne korake uključene u renderiranje jednostavnog trokuta. Aplikacije u stvarnom svijetu uključivat će složenije shadere, strukture podataka i tehnike renderiranja. Format `bgra8unorm` u primjeru je uobičajeni format, ali je ključno osigurati da odgovara formatu vašeg platna za ispravno renderiranje. Možda ćete ga morati prilagoditi na temelju vašeg specifičnog okruženja.

Compute Shaderi u WebGPU-u

Jedna od najmoćnijih značajki WebGPU-a je njegova podrška za compute shadere. Compute shaderi vam omogućuju izvođenje izračuna opće namjene na GPU-u, što može značajno ubrzati zadatke koji su prikladni za paralelnu obradu.

Slučajevi upotrebe za compute shadere

• Obrada slika: Primjena filtara, podešavanje boja i generiranje tekstura.
• Simulacije fizike: Izračunavanje kretanja čestica, simuliranje dinamike fluida i rješavanje jednadžbi.
• Strojno učenje: Obučavanje neuronskih mreža, izvođenje zaključivanja i obrada podataka.
• Obrada podataka: Sortiranje, filtriranje i transformacija velikih skupova podataka.

Primjer: Jednostavan compute shader (dodavanje dva niza)

Ovaj primjer ilustrira jednostavan compute shader koji dodaje dva niza zajedno. Pretpostavimo da prosljeđujemo dva Float32Array spremnika kao ulaz i treći u kojem će se pohraniti rezultati.

// WGSL Shader
const computeShaderSource = `
  @group(0) @binding(0) var a: array;
  @group(0) @binding(1) var b: array;
  @group(0) @binding(2) var output: array;

  @compute @workgroup_size(64) // Veličina radne skupine: ključna za performanse
  fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    output[i] = a[i] + b[i];
  }
`;

// JavaScript kod
const arrayLength = 256; // Mora biti višekratnik veličine radne skupine radi jednostavnosti

// Stvaranje ulaznih spremnika
const array1 = new Float32Array(arrayLength);
const array2 = new Float32Array(arrayLength);
const result = new Float32Array(arrayLength);

for (let i = 0; i < arrayLength; i++) {
  array1[i] = Math.random();
  array2[i] = Math.random();
}

const gpuBuffer1 = device.createBuffer({
  size: array1.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true
});
new Float32Array(gpuBuffer1.getMappedRange()).set(array1);
gpuBuffer1.unmap();

const gpuBuffer2 = device.createBuffer({
  size: array2.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_DST,
  mappedAtCreation: true
});
new Float32Array(gpuBuffer2.getMappedRange()).set(array2);
gpuBuffer2.unmap();

const gpuBufferResult = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.STORAGE | GPUBufferUsage.COPY_SRC,
  mappedAtCreation: false
});


const computeShaderModule = device.createShaderModule({ code: computeShaderSource });

const computePipeline = device.createComputePipeline({
  layout: 'auto',
  compute: {
    module: computeShaderModule,
    entryPoint: "main"
  }
});

// Stvaranje rasporeda grupe vezanja i grupe vezanja (važno za prosljeđivanje podataka shaderu)
const bindGroup = device.createBindGroup({
  layout: computePipeline.getBindGroupLayout(0), // Važno: koristite raspored iz cjevovoda
  entries: [
    { binding: 0, resource: { buffer: gpuBuffer1 } },
    { binding: 1, resource: { buffer: gpuBuffer2 } },
    { binding: 2, resource: { buffer: gpuBufferResult } }
  ]
});

// Pošalji compute pass
const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
const passEncoder = commandEncoder.beginComputePass();
passEncoder.setPipeline(computePipeline);
passEncoder.setBindGroup(0, bindGroup);
passEncoder.dispatchWorkgroups(arrayLength / 64); // Pošalji rad
passEncoder.end();

// Kopiraj rezultat u čitljiv spremnik
const readBuffer = device.createBuffer({
  size: result.byteLength,
  usage: GPUBufferUsage.COPY_DST | GPUBufferUsage.MAP_READ
});

commandEncoder.copyBufferToBuffer(gpuBufferResult, 0, readBuffer, 0, result.byteLength);

// Pošalji naredbe
device.queue.submit([commandEncoder.finish()]);

// Pročitaj rezultat
await readBuffer.mapAsync(GPUMapMode.READ);
const resultArray = new Float32Array(readBuffer.getMappedRange());

console.log("Rezultat: ", resultArray);

readBuffer.unmap();

U ovom primjeru:

• Definiramo WGSL compute shader koji dodaje elemente dva ulazna niza i pohranjuje rezultat u izlazni niz.
• Stvaramo tri spremnika za pohranu na GPU-u: dva za ulazne nizove i jedan za izlaz.
• Stvaramo compute pipeline koji određuje compute shader i njegovu ulaznu točku.
• Stvaramo grupu vezanja koja povezuje spremnike s ulaznim i izlaznim varijablama shadera.
• Šaljemo compute shader, navodeći broj radnih skupina za izvršenje. `workgroup_size` u shaderu i parametri `dispatchWorkgroups` moraju se uskladiti za ispravno izvršenje. Ako `arrayLength` nije višekratnik `workgroup_size` (64 u ovom slučaju), rukovanje graničnim slučajevima je potrebno u shaderu.
• Primjer kopira spremnik rezultata s GPU-a na CPU radi pregleda.

WGSL (WebGPU Shading Language)

WGSL je jezik sjenčanja dizajniran za WebGPU. To je moderan, siguran i izražajan jezik koji nudi nekoliko prednosti u odnosu na GLSL (jezik sjenčanja koji koristi WebGL):

• Sigurnost: WGSL je dizajniran da bude siguran za memoriju i spriječi uobičajene pogreške shadera.
• Izražajnost: WGSL podržava širok raspon tipova podataka i operacija, što omogućuje složenu logiku shadera.
• Prijenosivost: WGSL je dizajniran da bude prenosiv na različite GPU arhitekture.
• Integracija: WGSL je usko integriran s WebGPU API-jem, pružajući besprijekorno razvojno iskustvo.

Ključne značajke WGSL-a

• Jako tipiziranje: WGSL je strogo tipizirani jezik, što pomaže u sprječavanju pogrešaka.
• Eksplicitno upravljanje memorijom: WGSL zahtijeva eksplicitno upravljanje memorijom, što programerima daje veću kontrolu nad resursima GPU-a.
• Ugrađene funkcije: WGSL pruža bogat skup ugrađenih funkcija za izvođenje uobičajenih grafičkih i izračunskih operacija.
• Prilagođene strukture podataka: WGSL omogućuje programerima da definiraju prilagođene strukture podataka za pohranjivanje i manipulaciju podataka.

Primjer: WGSL funkcija

// WGSL funkcija
fn lerp(a: f32, b: f32, t: f32) -> f32 {
  return a + t * (b - a);
}

Razmatranja o performansama

WebGPU pruža značajna poboljšanja performansi u odnosu na WebGL, ali važno je optimizirati svoj kod kako biste u potpunosti iskoristili njegove mogućnosti. Evo nekih ključnih razmatranja o performansama:

• Minimiziranje komunikacije CPU-GPU: Smanjite količinu podataka prenesenih između CPU-a i GPU-a. Koristite spremnike i teksture za pohranu podataka na GPU-u i izbjegavajte česta ažuriranja.
• Optimiziranje shadera: Napišite učinkovite shadere koji smanjuju broj instrukcija i pristupa memoriji. Koristite alate za profiliranje za prepoznavanje uskih grla.
• Korištenje instanciranja: Koristite instanciranje za renderiranje višestrukih kopija istog objekta s različitim transformacijama. To može značajno smanjiti broj poziva crtanja.
• Batchiranje poziva crtanja: Batchirajte više poziva crtanja zajedno kako biste smanjili režiju podnošenja naredbi GPU-u.
• Odabir odgovarajućih formata podataka: Odaberite formate podataka koji su učinkoviti za obradu GPU-a. Na primjer, koristite brojeve s pomičnim zarezom polupreciznosti (f16) kada je to moguće.
• Optimizacija veličine radne skupine: Ispravan odabir veličine radne skupine ima drastičan utjecaj na performanse Compute Shadera. Odaberite veličine koje se podudaraju s ciljanom GPU arhitekturom.

Razvoj na više platformi

WebGPU je dizajniran da bude višeplatformski, ali postoje neke razlike između različitih preglednika i operativnih sustava. Evo nekoliko savjeta za razvoj na više platformi:

• Testiranje na više preglednika: Testirajte svoju aplikaciju na različitim preglednicima kako biste osigurali da ispravno radi.
• Korištenje otkrivanja značajki: Upotrijebite otkrivanje značajki da biste provjerili dostupnost određenih značajki i u skladu s tim prilagodili svoj kod.
• Rukovanje ograničenjima uređaja: Budite svjesni ograničenja uređaja koja nameću različiti GPU-i i preglednici. Na primjer, maksimalna veličina teksture može varirati.
• Korištenje višeplatformskog okvira: Razmislite o korištenju višeplatformskog okvira kao što su Babylon.js, Three.js ili PixiJS, koji može pomoći u apstrahiranju razlika između različitih platformi.

Otklanjanje pogrešaka u WebGPU aplikacijama

Otklanjanje pogrešaka u WebGPU aplikacijama može biti izazovno, ali postoji nekoliko alata i tehnika koji mogu pomoći:

• Alati za razvojne programere preglednika: Upotrijebite alate za razvojne programere preglednika za pregled WebGPU resursa, kao što su spremnici, teksture i shaderi.
• WebGPU slojevi validacije: Omogućite WebGPU slojeve validacije kako biste uhvatili uobičajene pogreške, kao što su pristup memoriji izvan granica i nevažeća sintaksa shadera.
• Grafički debuggeri: Koristite grafički debugger kao što su RenderDoc ili NSight Graphics za prolazak kroz svoj kod, pregled stanja GPU-a i profiliranje performansi. Ovi alati često pružaju detaljne uvide u izvršenje shadera i korištenje memorije.
• Prijavljivanje: Dodajte izjave o prijavljivanju u svoj kod kako biste pratili tijek izvršenja i vrijednosti varijabli. Međutim, pretjerano prijavljivanje može utjecati na performanse, posebno u shaderima.

Napredne tehnike

Nakon što steknete dobro razumijevanje osnova WebGPU-a, možete istražiti naprednije tehnike za stvaranje još sofisticiranijih aplikacija.

• Interop compute shadera s renderiranjem: Kombiniranje compute shadera za predobradu podataka ili generiranje tekstura s tradicionalnim cjevovodima renderiranja za vizualizaciju.
• Ray Tracing (putem ekstenzija): Korištenje ray tracinga za stvaranje realističnog osvjetljenja i refleksija. WebGPU-ove mogućnosti ray tracinga obično se izlažu putem ekstenzija preglednika.
• Geometry Shaderi: Korištenje geometry shadera za generiranje nove geometrije na GPU-u.
• Tessellation Shaderi: Korištenje tessellation shadera za podjelu površina i stvaranje detaljnije geometrije.

Primjene WebGPU-a u stvarnom svijetu

WebGPU se već koristi u raznim aplikacijama u stvarnom svijetu, uključujući:

• Igre: Stvaranje 3D igara visokih performansi koje se izvode u pregledniku.
• Vizualizacija podataka: Vizualizacija velikih skupova podataka u interaktivnim 3D okruženjima.
• Znanstvene simulacije: Simuliranje složenih fizičkih fenomena, kao što su dinamika fluida i klimatski modeli.
• Strojno učenje: Obučavanje i implementacija modela strojnog učenja u pregledniku.
• CAD/CAM: Razvoj aplikacija za računalno potpomognuto projektiranje i proizvodnju.

Na primjer, razmotrite aplikaciju geografskog informacijskog sustava (GIS). Koristeći WebGPU, GIS može renderirati složene 3D modele terena visoke rezolucije, uključujući ažuriranja podataka u stvarnom vremenu iz različitih izvora. To je posebno korisno u urbanističkom planiranju, upravljanju katastrofama i praćenju okoliša, omogućujući stručnjacima diljem svijeta da surađuju na vizualizacijama bogatim podacima, bez obzira na njihove hardverske mogućnosti.

Budućnost WebGPU-a

WebGPU je još uvijek relativno nova tehnologija, ali ima potencijal revolucionirati web grafiku i računalstvo. Kako API sazrijeva i sve više preglednika ga usvoji, možemo očekivati ​​da će se pojaviti još inovativnijih aplikacija.

Budući razvoj WebGPU-a može uključivati:

• Poboljšane performanse: Stalna optimizacija API-ja i temeljnih implementacija dodatno će poboljšati performanse.
• Nove značajke: Nove značajke, kao što su ray tracing i mesh shaderi, bit će dodane u API.
• Šire usvajanje: Šire usvajanje WebGPU-a od strane preglednika i programera dovest će do većeg ekosustava alata i resursa.
• Standardizacija: Kontinuirani napori standardizacije osigurat će da WebGPU ostane dosljedan i prijenosni API.

Zaključak

WebGPU je moćan novi API koji otključava puni potencijal GPU-a za web aplikacije. Pružanjem modernih značajki, poboljšanih performansi i podrške za compute shadere, WebGPU omogućuje programerima da stvaraju zapanjujuću grafiku i ubrzavaju širok raspon zadataka intenzivnih izračuna. Bilo da gradite igre, vizualizacije podataka ili znanstvene simulacije, WebGPU je tehnologija koju svakako trebate istražiti.

Ovaj uvod bi vas trebao pokrenuti, ali kontinuirano učenje i eksperimentiranje ključni su za svladavanje WebGPU-a. Ostanite u toku s najnovijim specifikacijama, primjerima i raspravama u zajednici kako biste u potpunosti iskoristili snagu ove uzbudljive tehnologije. WebGPU standard se brzo razvija, stoga budite spremni prilagoditi svoj kod kako se uvode nove značajke i pojavljuju najbolje prakse.